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【代码】harmonyos 获取应用缓存大小并清理。
状态管理方案选择：根据数据作用范围和生命周期，合理选择@State、@Prop/@Link、@Provide/@Consume、AppStorage、PersistentStorage等方案，避免过度使用全局状态。数据持久化策略：轻量级配置数据使用Preferences，结构化数据使用关系型数据库，多设备同步使用分布式数据对象或分布式数据库。分布式数据同步：通过分布式数据对象实现内存数据的实时同步
2026年全球测试峰会不仅是事件集合，更是行业变革的催化剂。作为测试从业者，我们站在技术前沿，峰会揭示的AI融合、敏捷挑战及全球协作，要求我们持续进化。拥抱这些趋势，不仅提升个人竞争力，更能推动软件质量革命。让我们以峰会精神为指引，在测试无界的时代，共筑创新未来。
咨询基于matlab语言的主动源、被动源高频面波，背景噪声成像方法指导：包括面波多道分析（频散成像与频散曲线反演），面波多尺度窗口分析法（新方法），以及面波全波形反演（瑞雷波与勒夫波）。在地球物理勘探中，面波分析就像给地下结构做CT扫描。今天咱们聊聊如何用MATLAB玩转主动源/被动源面波数据处理，重点拆解频散成像、窗口分析法、全波形反演三大核心环节。直接上干货！
缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据， 缓存层和存储层都不会命中， 通常出于容错的考虑， 如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询， 失去了缓存保护后端存储的意义。造成缓存穿透的基本原因有两个：第一， 自身业务代码或者数据出现问题。第二， 一些恶意攻击、 爬虫等造成大量空命中。
RocketMQ是一款由阿里巴巴开发的分布式消息系统，用于处理大规模的消息分发。在软件架构中，消息队列起到了“快递员”的角色，将系统内各个部分的信息有序地传递，以实现松耦合、高可用性和可伸缩性。通过本博客，我们深入了解了RocketMQ的原理和使用教程。从搭建环境到编写生产者和消费者代码，你现在应该对RocketMQ有了更清晰的认识。希望这篇博客对你的学习有所帮助，让你从小白逐渐成为分布式消息系统
摘要 本文介绍了一个鸿蒙H5应用的离线缓存实现方案，通过结合内存和磁盘缓存技术优化页面加载速度。方案核心在于拦截Web资源请求，优先使用本地缓存资源，当缓存不存在时再发起网络请求并保存响应数据。实测显示缓存后加载时间从2.4秒降至110毫秒，性能提升显著。文章还提供了完整的工程结构说明，包含内存/磁盘缓存管理模块，并附有详细的实现思路和代码片段。该方案特别适用于网络不稳定场景，可有效提升用户体验。
优化效果与硬件架构强相关，建议在目标平台实测。过度展开可能增大指令缓存压力，需平衡代码体积与性能收益。：简单计算密集型循环（如向量运算），建议测试不同展开因子（4/8/16）。：将高频访问的全局变量或内存数据缓存在寄存器，减少内存访问延迟。：减少循环控制开销，通过增加单次迭代的计算量提升指令级并行度。：指针运算比数组索引减少乘法指令，编译器更易优化。：消除索引计算开销，生成更紧凑的汇编代码。：降低
在当今互联网时代，高并发场景无处不在，如电商平台的秒杀活动、社交媒体的热点事件等。系统面临高并发请求时，若处理不当，可能会导致响应缓慢、系统崩溃等问题。为了应对这些挑战，分布式缓存技术应运而生。Redis 作为一款高性能的内存数据库，因其快速读写、丰富的数据结构等特性，成为了分布式缓存的首选。本文将详细介绍如何使用 Spring Boot 结合 Redis 构建分布式缓存系统，以解决高并发问题。
通过多级缓存平衡性能与一致性（如 Caffeine + Redis）支持丰富的数据结构（Hash、Set、SortedSet等）数据直接存储在应用进程内存中，读写速度极快（纳秒级）：数据需跨节点共享、强一致性、大数据量、高可用需求。：追求极致性能、数据无需共享、单机可容纳的场景。示例：用户会话（Session）、分布式锁。本地缓存存储高频热点数据（如用户基础信息）示例：电商商品详情页缓存（千万级S
分布式缓存
说明Redis生成分布式唯一Id的方式之一。使用示例代码：package com.demo.redis.generate;import org.redisson.api.RIdGenerator;import org.redisson.api.RedissonClient;import org.springframework.stereotype.Component;import org.spri
我们可以通过Redis+Caffeine结合实现消息订阅的方式，当有一个节点缓存更新时通知其它节点，相应节点收到相对message key有缓存更新的消息时，删除自身服务节点caffeine下缓存数据即可。caffeine可以添加单工程应用缓存解决并发相关问题，但不能解决微服务分布式情况下缓存数据的一致性问题。如下图部署了多节点的交易服务会出现缓存数据不一致的问题。
黑马点评Redis项目学习完整笔记，包含【Redis持久化RDB、AOF】【Redis主从集群、哨兵、分片集群、插槽】 【多级缓存】【JVM进程缓存：Caffeine】【OpenResty】，超详细注释版!
本文介绍了多级缓存（本地缓存+分布式缓存）的协同工作机制及一致性保持方案。工作流程上，采用"本地缓存-分布式缓存-数据库"三级查询结构，优先从本地缓存获取数据。一致性保障方面，提出先更新数据库再删除缓存的策略，并配合TTL过期、主动失效通知和版本号控制等机制。文章还对比了不同策略的特点，包括一致性强度、性能影响和实现复杂度，为不同业务场景下的缓存选择提供了参考依据。最后指出在分
文章提供AI大模型应用开发完整学习路线，强调Post-training和AI-Agent是当前工业界最缺人且性价比高的方向。学习内容包括大模型基础认知、核心技术(RAG、Prompt、Agent)、开发能力、应用场景、项目落地及面试准备。指出大模型技术虽迭代快但核心逻辑不变，为想转行AI的开发者提供系统化学习框架和资料。
整理面试题，不是让大家去只刷面试题，而是熟悉目前实际面试中常见的考察方式和知识点，做到心中有数，也可以用来自查及完善知识体系。《前端基础面试题》，《前端校招面试题精编解析大全》，《前端面试题宝典》，《前端面试题：常用算法》PDF完整版点击这里领取题：常用算法》PDF完整版点击这里领取**[外链图片转存中…(img-5WiWWGF6-1713160366656)][外链图片转存中…(img-gWW3
绿算轻舟系列FPGA加速卡，不仅是硬件加速的载体，更是企业智能化升级的战略伙伴。从云端到边缘，从数据洪流到智能决策，它以。的特性，持续赋能数字经济核心场景。未来，绿算将继续深耕FPGA生态，携手合作伙伴，共同打造更高效、更绿色的算力基石！面对4K/8K、VR/AR等内容爆发，绿算轻舟FPGA加速卡以。在工业4.0与智慧医疗领域，绿算轻舟FPGA加速卡通过。，推动关键场景的技术升级。能力，重塑媒体生
收藏功能实现总结 本案例实现了电商App的收藏功能，核心要点如下： 全局状态管理：使用Context统一管理收藏数据，确保商品详情页、收藏列表页和个人中心的数据同步更新。 数据结构设计：收藏项包含完整商品信息+收藏时间，实现列表秒开展示，避免重复请求。 关键功能实现： 添加收藏：去重检查+时间戳记录 取消收藏：简单filter过滤 收藏状态判断：使用some方法快速检查 收藏列表优化： 空状态友好
Redis内存碎片处理实战：配置优化与效果验证 Redis作为高性能内存数据库，内存碎片问题会严重影响其性能表现。本文通过实战演示Redis内存碎片的处理过程，包含配置优化和效果验证。 内存碎片问题分析 现象：Redis逻辑内存与物理内存占用差异大 关键指标：mem_fragmentation_ratio>1.8即需干预 危害：内存浪费、性能下降、OOM风险 自动碎片整理方案 Redis 4
Stagehand-GLM 是基于 stagehand-python 深度定制的AI浏览器自动化框架，专门适配了智谱AI的GLM文本和多模态大模型。它提供了渐进式的RPA操作策略，让开发者在智能便捷和成本效益之间找到最佳平衡点。
刚才群里有小伙伴说 mermaid 自带的 UI 画图时比较丑，有时候信息量又不够。
若想把 Redis 的响应延迟控制在毫秒甚至微秒级，务必先用 redis-cli --intrinsic-latency 测出宿主机的基线，再通过 Latency Monitor、Slow Log 锁定耗时点；生产环境严禁使用 KEYS 等 O(N) 指令，可用 MGET/Lua/Pipeline 批量操作降低 RTT。注意 Redis 单线程特性，大键或批量过期会阻塞主循环；对慢查询可放到只读副
老规矩，上报错：对于这个节点，安装不会有任何问题，但是不知道为啥，安装之后的文件夹名字是错误的（在comfyui-Manger安装的）直接找到comfyui的节点文件夹，把名字改成正确的ComfyUI-CCSR（不知道为啥它是小写的）名字改过来就可以用了上次我们装xformers，以及pytorch的时候，会通过命令行下很多wheel文件，但是他们放到哪里去了呢？没错又是坑爹的C盘所以我们直接改过
huggingface连接报错问题
在数据库技术不断演进的当下，开发者们始终在寻觅更高效、更适配复杂场景的解决方案。Pika 作为一款兼容 Redis 协议的大容量 KV 数据库，正逐渐走进大众视野，为众多应用场景提供了新的思路。
要计算潜在的成本节省额度，您首先应通过Amazon Bedrock响应中的缓存写入或读取指标了解自身的提示词缓存使用模式，然后您可根据每1000个输入token（缓存写入）的价格和每1000个输入token（缓存读取）的价格，来计算潜在的成本节省额度。您可以使用缓存检查点来标记提示词中的相关部分，检查点之前的整个提示词便成为缓存的提示词前缀。在该用例中，文档包含在提示词中。然而，对于涉及长达200
像素风格工作流
近年来，随着计算机技术和大数据的快速发展，深度学习在各个领域取得了显著成果，尤其是大模型的出现，进一步提升了模型性能。大模型通常指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型，其核心原理是基于深度学习的神经网络，通过大量数据和计算资源进行训练，以优化模型参数，提升任务表现。大模型的特点包括参数数量庞大、训练数据量大、计算资源需求高等，广泛应用于自然语言处理、图像生成等领域。 大模型的架构主要基于Trans
本文记录了苍穹外卖项目第五天的学习内容，重点介绍了 Redis 技术在店铺营业状态管理中的应用。
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